【摘 要】
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现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时,有效减少了数据存储空间,但是存在背景参数估计易受噪声影响,目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院;
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现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时,有效减少了数据存储空间,但是存在背景参数估计易受噪声影响,目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进,提出了一种基于自适应参数估计和噪声统计模型的压缩域目标检测算法。对压缩域红外数据矩阵进行自适应的低秩稀疏分解,分离并重建背景矩阵和目标矩阵,根据分解残差推导统计模型,对目标矩阵进行基于噪声统计模型的阈值分割。结果表明,此算法较原算法具有更好的抗干扰能力,并解决了邻近目标的漏警问题。
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